书籍全境

要解决的问题

从一本书里提取可用价值，通常是碎片化的手工劳动：在微信读书里翻划线、去豆瓣查评分和书评、在帆书找精华解读，再手动整理成笔记。不同平台的信息互相割裂，评分、章节结构、热门划线分散各处；手工摘抄得到的往往只是“知道”，离“会用”很远——金句散落在截图里，卖点和知识体系无从谈起。这个技能把采集、聚合、拆解、提炼、交付串成一条流水线。

核心能力与工作流程

• 多源采集：依次调用微信读书脚本（逆向 API，无需 Key）、豆瓣搜索、帆书搜索与全网验证。scripts/search_books.py 负责检索，scripts/get_book_detail.py 拉取详情，自动去重补全。
• 类型路由：基于分类与标签判定书籍类型（方法论 / 学术 / 故事），分别加载 references/递进式提炼法.md、references/学术4维度.md 或 references/故事类拆解.md。
• 四层榨取：骨架提取 → 肉质挖掘 → 精华萃取 → 残渣利用，每个知识点配案例、迁移路径与 SOP，把摘抄笔记升级为可执行的知识体系。
• 金句与卖点：金句按“微信读书热门划线 > 帆书选段 > 句子控 > 全网验证 > AI 提炼”多源交叉验证；12 维卖点矩阵覆盖内容 FAB、作者背书、荣誉、情绪价值、社交货币等。
• 交付与质检：输出麦肯锡风格 HTML（深蓝配色、卡片布局）或 Markdown，适配公众号、飞书、Word；交付前执行费曼检验（每 3–5 个知识点配情境模拟题）与 5 大校准（用户视角、FAB 闭环、So What 拷问等）。

适用边界

• 至少需要书名或 ISBN，提供章节内容可提升拆解精度。
• 适配方法论、思维模型、商业管理、心理学、沟通技巧类书籍；纯小说、工具书、扫描版 PDF 不在范围内。
• 不做实时问答、书评撰写或从零原创内容。
• 输出属于解读与整理，直接大段复制原文有版权风险。
• 全程无需 API Key，书籍内容仅用于本次拆解并保存在本地。